Bernardo Dias Raimundo
Professor Convidado na NOVA Information Management School (NOVA IMS)
Bernardo Dias Raimundo frequenta o Doutoramento em Gestão de Informação e é Professor Convidado na NOVA Information Management School (NOVA IMS), Universidade NOVA de Lisboa.
A sua investigação aborda a tomada de decisão em contextos de incerteza, com especial interesse na incerteza de modelos e risco de estimação. Uma parte importante do seu trabalho procura estabelecer ligações entre a combinação de previsões e teoria de carteira, recorrendo a métodos como a estimação por shrinkage e diferentes técnicas de otimização matemática. O seu trabalho procura também articular métodos estatísticos com raciocínio económico e desenvolver abordagens interpretáveis para problemas de risco e alocação.
Possui um Mestrado em Estatística e Gestão de Informação, com especialização em Análise e Gestão de Risco, pela NOVA IMS, e uma Licenciatura em Economia pelo Instituto Superior de Economia e Gestão (ISEG), Universidade de Lisboa.
Antes de iniciar a sua atividade académica, exerceu funções nas áreas de auditoria interna e consultoria, em organizações dos setores financeiro e não financeiro.
Mestrado (2.º Ciclo):
- Economia da Banca e dos Seguros, NOVA IMS
- Gestão de Risco de Crédito, NOVA IMS
- Princípios de Finanças Empresariais, NOVA School of Law
Pós-Graduação:
- Métodos de Deep Learning em Finanças, NOVA IMS
- Gestão de Carteiras, NOVA IMS e ISCTE Executive Education
Artigos
- Raimundo, B., & Bravo, J. M. (2026). “Forecasting Meets Portfolio Theory: A Bibliometric Approach to Decision-Making under Uncertainty.” Humanities and Social Sciences Communications, 13, 915. https://doi.org/10.1057/s41599-026-07252-6
Capítulos de Livro
- Raimundo, B., & Bravo, J. M. (2024). “Credit Risk Scoring: A Stacking Generalization Approach.” In A. Rocha, H. Adeli, G. Dzemyda, F. Moreira, & V. Colla (Eds.), Information Systems and Technologies. WorldCIST 2023. Lecture Notes in Networks and Systems, 799. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-45642-8_38
Conferências
- Raimundo, B., & Bravo, J. M. (2024). “Enhancing Portfolio Optimization with Machine Learning Methods: A Comparative Study Using Commodity Markets Data.” MCIS 2024 Proceedings, 39. https://aisel.aisnet.org/mcis2024/39
- Tomada de Decisão em Contextos de Incerteza
- Previsão e Combinação de Previsões
- Teoria e Gestão de Carteiras
- Risco de Estimação e Incerteza dos Modelos
- Métodos de Ciência de Dados em Finanças
- Otimização Robusta